研究揭示AI过度思考导致性能下降

加州大学伯克利分校等机构的研究揭示，大型推理模型（LRM）在执行智能体任务时会因过度思考而陷入困境，影响其行动能力。研究通过系统评估框架，量化了过度思考的三种表现模式，并发现其与问题解决率呈负相关。实验表明，推理模型比非推理模型更容易过度思考。为缓解这一问题，研究提出了两种潜在解决方案，可显著提升模型性能并降低成本。该研究为优化AI智能体提供了重要参考，有助于提高实际应用效率。
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